Mit knapp 3000 Sessions in fünf Tagen – davon viele mit technischen Deep Dives – stand der Wissenstransfer im Fokus der re:Invent. Den Auftakt bildete die knapp dreistündige Keynote von CEO Andy Jassy, in der er eine große Fülle von Ankündigungen zu Machine Learning (ML) und dem klassischen Infrastrukturgeschäft vom Stapel ließ.
Machine Learning war überhaupt eines der beherrschenden Themen der Konferenz. Zum einen bemüht sich AWS, bestehende ML-Frameworks wie TensorFlow, MXNet oder Pytorch besser mit den eigenen Diensten zu verzahnen, indem TensorFlow 1.15 jetzt in den von Amazon bereitgestellten und vorkonfigurierten Deep-Learning-VM-Instanzen (Deep Learning Amazon Machine Image; DLAMI), sowie Deep-Learning-Containern und in Amazons ML-Flaggschiff "SageMaker" unterstützt wird. DLAMI supportet bereits jetzt TensorFlow 2.0 und soll auf den anderen Plattformen (Container, SageMaker) demnächst ausgerollt werden.
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